基于transformer图像分类的优点

基于transformer图像分类的优点包括：
1. 更好的处理长距离依赖关系，能够捕捉图像中的全局信息；
2. 可以处理变长输入，不需要对图像进行resize或padding；
3. 在处理大规模数据时，具有较高的效率和准确性；
4. 可以通过预训练模型进行迁移学习，提高模型的泛化能力。